Skalierbare Container-Infrastrukturen

Kubernetes-basierte Container-Cluster und die über sie bereitgestellten Microservices sind längst zum Standard in aktuellen IT-Landschaften geworden. Sie ermöglichen flexible und resiliente Infrastrukturen mit einem extrem hohen Automationsgrad und können selbst komplexeste Applikations-Stacks effizient orchestrieren, verwalten und skalieren, egal ob in der Cloud oder On-Premises. Damit bilden sie in vielen Unternehmen die Foundation für autoskalierbare Infrastrukturen, beispielsweise für vollautomatisierte CI/CD- und GitOps-Systeme oder für GPU-beschleunigte KI/ML-ModelleDie vierte, komplett überarbeitete Auflage der seit vielen Jahren bewährten Container-Referenz liefert Ihnen praxiserprobte Anleitungen und tiefes, fundiertes Profi-Know-how, um strategisch wichtige Architekturentscheidungen mit solidem Background-Wissen zu treffen. Aus dem Inhalt: Container: Einsatzgebiete, Planungsstrategien, Kubernetes in Multi-/ Hybrid-Cloud-Umgebungen Kubernetes-Architektur im Detail, LTS-Betrachtungen, Produkte und Kosten Trusted Registries, Security-Konzepte, automatisiertes Zertifikatsmanagement, Backup und Disaster Recovery Integration von IDM-Backends per Keycloak via Operator Maximale Infrastruktur-Automation, Air-gapped/Offline-Installation und Betrieb FinOps/Kostenkontrolle, Wirtschaftlichkeitsaspekte, Sustainability Planung, Installation und fortgeschrittene Orchestrierung hochverfügbarer Kubernetes- und OpenShift-Cluster, On-Premises und in der Cloud Metrics, Monitoring und Logging Services, Ingress, Cloud-native API-Gateways und Service Meshes Maximale In-Cluster Automation: Operatoren für hunderte Applikationsstacks, eigene Operatoren und Operator-Bundles erstellen und bereitstellen Autoskalierbare KI/ML-taugliche Kubernetes Cluster mit Datacenter-GPUs von NVIDIA Enterprise-taugliche CI/CD-Pipelines und GitOps, Progressive Delivery mit Analysis

Autorentext
Dipl.-Ing. Oliver Liebel ist LPI-zertifizierter Linux-Enterprise-Experte und offizieller Business Partner von SUSE und Red Hat. Als Dozent, Autor, Berater und Projektleiter ist er seit vielen Jahren für namhafte Unternehmen, internationale Konzerne und Institutionen auf Landes- und Bundesebene tätig. Dabei blickt er auf 25 Jahre Berufserfahrung zurück.

Inhalt

1. Catch-22 ... 39

1.1 ... Vorbemerkungen ... 43
1.2 ... Kernziele und rote Fäden ... 45
1.3 ... Was dieses Buch sein soll und was nicht ... 46
1.4 ... Wie dieses Buch zu lesen ist ... 46
1.5 ... Docker-Replacement-Tools ... 48

Teil I. Strategische Vorbetrachtungen, Foundations und Preflights ... 51
2. Grundsätzliche strategische Fragen ... 53

2.1 ... Worum geht es? ... 53
2.2 ... Überblick: Container- und Infrastruktur-Konzepte ... 54
2.3 ... Generelle Infrastruktur-Fragen: Cloud vs. On-Prem, Managed Kubernetes, Managed Server, hybrider Mischbetrieb ... 58
2.4 ... Maximale Vollautomation -- IaC, Operatoren, GitOps ... 66
2.5 ... Registries ... 73
2.6 ... Ganzheitliche Security -- High-Level View ... 76

Teil II. Kubernetes-Architektur, Core-Concepts, Workloads und Day 1 Operations ... 87
3. Kubernetes ... 89

3.1 ... Kubernetes im Überblick ... 89
3.2 ... Vanilla Kubernetes und das traurige Thema LTS ... 91
3.3 ... Kubernetes-Komponenten ... 100
3.4 ... Dienste auf allen Node-Typen: Kubelet, Container-Engine, Overlay-Netze, Proxies ... 103
3.5 ... Dienste auf den Kubernetes-Master-/Controlplane-Nodes ... 106
3.6 ... Etcd als Key/Value-Store in Kubernetes-basierten Clustern ... 112
3.7 ... Networking in Kubernetes ... 118
3.8 ... Windows-Nodes in Kubernetes-Clustern? ... 121
3.9 ... Container-Engines für Kubernetes ... 126

4. Kubernetes-Setup-Varianten im kompakten Überblick ... 131

4.1 ... Optionen und Grad der Verwaltbarkeit ... 131
4.2 ... Setup-Ansätze (Auszüge) ... 133
4.3 ... Zeitsynchronisation ... 137
4.4 ... Instance Sizing ... 137

5. Kubernetes-Cluster-Setups (Cloud) ... 141

5.1 ... GKE ... 142
5.2 ... EKS ... 158
5.3 ... AKS ... 160
5.4 ... Vergleichstabelle für Managed-Kubernetes-Angebote ... 164

6. Kubernetes: Deployment-Tools und -Konzepte, API-Foundations, Manifest- und CLI-Handling ... 165

6.1 ... Überblick: Tools zum Deployment von Kubernetes-Ressourcen ... 165
6.2 ... Helm und Kustomize -- the Big Short ... 167
6.3 ... Editoren und Tools: VI(M), Visual Studio Code und K9s ... 172
6.4 ... Grundlegende Verfahren zum Erstellen von Workloads ... 176
6.5 ... Grundlagen zu kubectl ... 178
6.6 ... kubectl-Operations ... 188
6.7 ... Debugging von Kubernetes-Ressourcen ... 198

7. Kubernetes-Cluster: Day 1 Operations -- Core-Workloads ... 201

7.1 ... Namespaces: Foundations ... 201
7.2 ... Namespaces: Multi-Tenancy- und Security-Aspekte ... 207
7.3 ... Pods und Container ... 210
7.4 ... Pod-Sidecar-Patterns und das Applikations-Design ... 220
7.5 ... Pods und Init-Container ... 222
7.6 ... Pod- und Container-Security ... 225
7.7 ... Pod-/Container-Attribute über Umgebungsvariablen nutzen ... 231
7.8 ... Überblick: ConfigMaps, ServiceAccounts und Secrets ... 233
7.9 ... ConfigMaps ... 234
7.10 ... ServiceAccounts ... 245
7.11 ... Secrets ... 249
7.12 ... Jobs ... 255
7.13 ... Label, Selektoren und Annotations ... 260
7.14 ... Deployments ... 265
7.15 ... DaemonSets ... 275
7.16 ... StatefulSets ... 279
7.17 ... Entscheidungshilfe: Wann Deployment, wann DaemonSet, wann StatefulSet? ... 282
7.18 ... Update-Strategien für Pods im Überblick ... 284
7.19 ... Kubernetes: Autorisierung/RBAC ... 289
7.20 ... Kubernetes-Volumes und dynamische Storage-Provisionierung ... 296
7.21 ... Storage für cloudbasiertes Kubernetes: GKE, EKS und AKS ... 323
7.22 ... Services ... 327
7.23 ... Ingress ... 358

Teil III. Skalierbare Container-Cluster mit Kubernetes: Day 2 Operations ... 365
8. Day 2 Operations: In-Cluster-Vollautomation mit Operatoren -- Foundations ... 367

8.1 ... Vorbetrachtungen: Zwei Operator-spezifische Hauptkapitel ... 367
8.2 ... CustomResourceDefinitions ... 368
8.3 ... Operatoren unter Kubernetes ... 382
8.4 ... Operator-Typen und Maturitäts-Level: Helm vs. Ansible vs. Go ... 387
8.5 ... Operator-Typen im funktionalen Vergleich: Ansible vs. Go ... 391
8.6 ... Operator-Preflights: OLM -- wer überwacht die Wächter? ... 392
8.7 ... Operator-Management ... 396
8.8 ... Hands on: PostgreSQL-Operator (Level 5) ... 401

9. Kubernetes-Cluster: Day 2 Operations -- Pod-Lifecycle, De-Scheduling, Tenancy und Limits ... 411

9.1 ... Pod-Lifecycle und Health-Checks ... 411
9.2 ... (De-)Scheduling: Überblick ... 429
9.3 ... (De-)Scheduling: Constraints -- Node-Selektoren, Pod Topology Spread Constraints ... 438
9.4 ... (De-)Scheduling: (Anti-)Affinity, Taints und Tolerations ... 443
9.5 ... (De-)Scheduling: QoS-Classes, Compute Resource Requests und Limits ... 450
9.6 ... (De-)Scheduling: Pod-Priorities ... 469
9.7 ... (De-)Scheduling: PodDisruptionBudgets ... 474
9.8 ... (De-)Scheduling: Node-Kapazitäten ... 483
9.9 ... De-Scheduling und HA-Abstinenz: Descheduler und Re-Balancing ... 485
9.10 ... Namespaces und (Compute-)Resource-Limits ... 490
9.11 ... Namespaces und NetworkPolicies ... 501

10. Kubernetes-Cluster: Day 2 Operations -- DNS, Certificates, API-Gateways ... 513

10.1 ... ExternalDNS für externe Hostnamenauflösung ... 513
10.2 ... Automatisierte Zertifikatserzeugung (alle Plattformen): Cert-Manager ... 519
10.3 ... Gateway-API ... 536
10.4 ... API-Gateway: Foundations ... 541
10.5 ... API-Gateway: Beispiel-Setup (GKE) ... 543
10.6 ... API-Gateway: Bei…